Штучний інтелект в окопах: зростаюча роль машинного навчання в сучасній війні
- Matthew Parish
- 1 хвилину тому
- Читати 5 хв
У тумані війни 21-го століття ясність вже не досягається виключно завдяки переважній вогневій потужності чи маневрування на полі бою. Все частіше вона формується алгоритмами, що аналізують терабайти даних, безпілотниками, що автономно орієнтуються в небі, та системами прогнозування, що передбачають дії противника в режимі реального часу. Машинне навчання (МН), підмножина штучного інтелекту (ШІ), стає незамінним множником сили на сучасному полі бою. Від оптимізації логістики до спостереження в режимі реального часу, від кіберзахисту до автономного цільового націлювання, машинне навчання трансформує те, як ведуться війни, і як можна зберегти мир.
Це есе досліджує зростаючу роль машинного навчання (ML) у сучасних конфліктах, етичні та стратегічні виклики, які воно ставить, а також його ймовірну траєкторію розвитку як у державних, так і в недержавних військових застосуваннях.
Машинне навчання: основні концепції у військовому контексті
Машинне навчання стосується комп'ютерних систем, які покращують свою продуктивність з часом на основі досвіду — зазвичай великих наборів даних — без явного програмування. У контексті воєнних дій системи машинного навчання можна навчити розпізнавати візуальні або слухові патерни, оптимізувати складні ланцюги поставок, моделювати сценарії на полі бою або навіть адаптуватися в режимі реального часу під час бойових дій.
Ключові особливості машинного навчання у війні включають:
Розпізнавання образів (наприклад, виявлення переміщень ворожих військ або прихованих вибухових пристроїв)
Підтримка прийняття рішень (наприклад, пропонування оптимального розгортання військ або цілей авіаудару)
Автономна робота (наприклад, дрони або роботизовані транспортні засоби, що працюють без людського контролю)
Прогнозна аналітика (наприклад, прогнозування місця та часу можливих атак)
Ці можливості дозволяють військовим реагувати швидше, ефективніше та часто точніше, ніж традиційне прийняття рішень виключно під керівництвом людини.
Перевірено в боях: ШІ та машинне навчання в Україні
Жоден конфлікт не перевіряв і не вдосконалював роль штучного інтелекту та машинного навчання так ретельно, як російське вторгнення в Україну. Війна стала живою лабораторією для військових інновацій, де українські та союзні війська використовують низку інструментів, покращених машинним навчанням, щоб зрівняти умови гри з чисельно переважаючим супротивником.
Ключові варіанти використання включають:
Війна з використанням дронів: українські війська розгорнули дрони з покращеним машинним навчанням, здатні розпізнавати зображення та автономно навігувати. Ці дрони ідентифікують ворожу бронетехніку, артилерію та особовий склад з мінімальним втручанням людини, підвищуючи як точність, так і безпеку операцій.
Розвідка зображень та сигналів (IMINT та SIGINT): Супутникові знімки та перехоплені повідомлення аналізуються за допомогою моделей машинного навчання для відстеження концентрації військ, ідентифікації типів транспортних засобів та прогнозування логістичних маршрутів.
Злом систем відеоспостереження та адаптивне спостереження: Україна та її союзники використовували зламані камери дорожнього руху та сигнали безпеки, оброблені через системи машинного навчання, для моніторингу переміщень російських військ у режимі реального часу, навіть на окупованих територіях.
Кіберзахист: Алгоритми машинного навчання тепер допомагають у виявленні вразливостей нульового дня та в захисті від російських кібератак, спрямованих на інфраструктуру, банківські системи та військові мережі.
Логістика та медицина на полі бою: прогнозна аналітика допомагає військовим планувальникам оцінити, де буде потрібна медична допомога, як можуть бути порушені ланцюги постачання та які підрозділи можуть постраждати від виснаження, на основі даних на передовій.
Стратегічне значення машинного навчання (ML) у сучасних конфліктах
Машинне навчання змінює темпи та масштаби ведення війни. Стратегічні переваги включають:
Швидкість прийняття рішень: Системи на базі машинного навчання можуть синтезувати дані поля бою та пропонувати дії за лічені секунди, що дає командирам перевагу у швидкозмінних бойових ситуаціях.
Масштабований збір розвідувальних даних: машинне навчання дозволяє обробляти величезні набори даних — від супутникових знімків до радіочастот — що далеко перевищує людські можливості.
Економічна ефективність: Автономні або напівавтономні системи зменшують потребу в людському персоналі на посадах з високим рівнем ризику, заощаджуючи ресурси та зменшуючи кількість жертв.
Множення сил: Малі країни або армії з недостатніми ресурсами (наприклад, Україна) можуть використовувати машинне навчання (ML) для протидії більшим звичайним силам завдяки кращій координації та ситуаційній обізнаності.
Однак ці переваги також мають руйнівні наслідки для глобального військового балансу, особливо в поєднанні з програмним забезпеченням з відкритим вихідним кодом та комерційним обладнанням, доступним для недержавних суб'єктів.
Етичні, правові та стратегічні виклики
Хоча ML у військових діях пропонує незаперечні переваги, воно також створює серйозні проблеми:
Підзвітність: Хто несе відповідальність, якщо автономний дрон помилково цілиться в цивільних осіб? Системи машинного навчання часто непрозорі («чорні ящики»), що ускладнює юридичну та моральну атрибуцію.
Ризик ескалації: Зброя, вдосконалена штучним інтелектом, може реагувати на передбачувані загрози швидше, ніж люди можуть втрутитися, що збільшує ризик випадкової ескалації, особливо в кризах, пов'язаних з ядерними державами.
Упередженість та дезінформація: Системи машинного навчання, навчені на недосконалих або маніпульованих даних, можуть відтворювати упередження, неправильно ідентифікувати цілі або поширювати дезінформацію, особливо в інформаційній війні.
Автономні смертоносні системи: в Організації Об'єднаних Націй та серед світових етик загострюються дебати щодо так званих «роботів-вбивць» — повністю автономної зброї, яка може вибирати та вражати цілі без нагляду людини.
Більше того, авторитарні режими можуть використовувати ML не лише для отримання переваги на полі бою, але й для репресій та внутрішнього контролю, розширюючи мілітаризацію технологій спостереження.
Погляд у майбутнє: майбутнє конфліктів, спричинених штучним інтелектом
Зі зростанням машинного навчання межа між інноваціями мирного часу та застосуванням у воєнний час розмивається. Майбутні розробки можуть включати:
Інтегровані мережі поля бою, де сенсори, дрони, супутники та системи командування об'єднані за допомогою машинного навчання для миттєвої координації.
Військові ігри та генерація стратегій на основі штучного інтелекту, де моделі машинного навчання моделюють величезні театри бойових дій для прогнозування ймовірних результатів та оптимізації оборонного планування.
Когнітивно-електронна війна, де системи машинного навчання вивчають тактику глушіння противника та адаптуються в режимі реального часу для підтримки переваги в комунікації.
Еволюція гібридної війни, в якій психологічні операції, кібератаки та дезінформація адаптуються за допомогою машинного навчання для використання конкретних культурних та психологічних вразливостей.
З огляду на подвійний характер використання ML (цивільного та військового), глобальні норми та правила повинні швидко розвиватися. НАТО, ЄС та Організація Об'єднаних Націй намагаються розробити системи для забезпечення відповідального використання, прозорості та міжнародної підзвітності.
Алгоритмічна перевага
Машинне навчання у війні вже не є теоретичним, а практичним. Воно щодня випробовується в Україні, на полях кібербитв, у військово-морських системах та в тіні радіоелектронної боротьби. Військові, які відповідально використовуватимуть його можливості, отримають не лише тактичні переваги, але й здатність вести війну більш розумно, точно та — потенційно — етично.
Але ця трансформація пов'язана з новими ризиками та новою відповідальністю. Майбутнє війни може бути визначено не лише в бойових планах та договорах, а й у навчальних даних та нейронних мережах. Забезпечення того, щоб ці системи служили миру, стабільності та людській гідності, стане одним із визначальних викликів нашої епохи.
---
Список для читання
Академічні та політичні документи
«Штучний інтелект та майбутнє війни» – RAND Corporation
Фундаментальний звіт, у якому описується, як технології штучного інтелекту змінюють військову доктрину та можливості.
«Штучний інтелект та майбутнє оборони: стратегічні, етичні та правові виклики» – Центр безпеки та нових технологій (CSET)
Обговорює впровадження штучного інтелекту в оборонному контексті та його наслідки для законодавства та політики.
«Роль штучного інтелекту у прийнятті військових рішень» – Агентство НАТО зі зв’язку та інформації
Охоплює ініціативи та стандарти НАТО щодо інтеграції штучного інтелекту в системи командування та управління.
«Військові дії в епоху штучного інтелекту» – Інститут Брукінгса
Досліджує операційні та етичні аспекти використання штучного інтелекту в бойових ситуаціях, наводячи кілька тематичних досліджень.
«Алгоритмічна війна та битва за майбутнє» – Міжнародний інститут стратегічних досліджень (IISS)
Дослідження впливу алгоритмічної обробки, включаючи нейронні мережі, на інтелект та цільове призначення.
Книги
«Армія нічого: Автономна зброя та майбутнє війни» – Пол Шарре
Досліджує розробку та розгортання автономної зброї, а також пропонує доступні тематичні дослідження дронів та інших видів штучного інтелекту на полі бою.
«Флот привидів: роман про наступну світову війну» – П. В. Сінгер та Огаст Коул
Спекулятивний твір-фантастика, наповнений реальними технологічними сценаріями, що широко використовується в оборонних колах для концептуального мислення.
«Штучний інтелект та глобальна безпека» – ред. Пітер Берген
Містить аналіз використання штучного інтелекту в різних системах національної безпеки по розділах.
Технічні джерела